Geçmiş verilere(son 10 veri örneğin) bakarak (x,y) t+1 zamanında ne olabileceğini tahmin yürütebilen bir algoritmaya ihtiyacım var. 4dereceden poly işimi görmedi.
Tecrübe etmiş, önerisi olan var mı ?
Merhaba, elinizde bir veri bulutu var mı? Yoksa sistemin kendini sürekli güncellemesi mi gerekiyor ?
Bir veri seti üzerinden çalışacak.
Veriler bir dosyadan alınıyor.
Birkaç tracking yapılan nesne var chart üzerinde. Bunlar lineer hareket ettiğinde vektör lerden sonraki adımı hesaplayabiliyorum. Ama bin lineer olduklarında (hız degisiminde dönüşlerde) bu tahmini yaptiramiyorum.
Pozisyon estimation icin kalman olabilir.
Spline denenebilir
kalman filtreleme için kullanılıyor benim bildiğim, geleceğe dönük tahmin yapmak olası mı?
@OptimusPrime in dediği gibi spline denenebilir, ama başarılı olacağını sanmıyorum. burada sistemin karakteristiği önemli bence. hareketi tahmin edebilmeniz için bunu bir fonksiyon üzerine oturtabilmeniz gerekiyor. düz ilerlerken bir anda 90 derece dönüş oluyorsa, bunu bir fonksiyona oturtmak zorlar. sadece hareketin datası değil, bu harekete zorlayan şeylerin datası da gerekir diye düşünüyorum. her durumda da öğrenen bir algoritma lazım bence.
Araç olarak düşünelim, 90derece dönüş yok ama ölçüm hataları sebebiyle bazen 120derecden hatalı konum gelebiliyor.
Düz bir yolda ilerliyorsun fakat yol birazdan çatallaşacak. Bunu çatal noktasına gelmeden nasıl tahmin edebilirsin ki?
Soruda eksiklik var sanki.
Alıntı yapılan: muhittin_kaplan - 02 Nisan 2018, 21:06:52Araç olarak düşünelim, 90derece dönüş yok ama ölçüm hataları sebebiyle bazen 120derecden hatalı konum gelebiliyor.
hocam ben 90 derece lafın gelişi söyledim. burada işin espirisi şu, sizin bir tahmin yapabilmeniz için sistemin belirli bir karakteristiği olması lazım. şayet çevresel etki varsa, bunların verisi de elinizde olmalı ki tahmin yapabilelim. yani salt aracın kendi datası ile bunun tahminini bence yapamazsınız.
@Zoroaster in verdigi ornekteki gibi, birzdan karsiniza yol ayrimi gelecek ve siz bunu bilmiyorsaniz aracin nasil hareket edecegini nasil tahmin edebilirsiniz? elinizde bu yol ayrimina ait bir data(koordinat) ve yol ayrimlarinda aracin nasil hareket ettigi(karakteristik) verisi gerekir.
yada yapay zeka burda öne çıkıyor ortamdaki bütün verileri kayıt edip tahmin yeteneğini kullanması gerekir eger ortam verisi yok ise hiç bir tahminde bulunamaz sistem.
Araştırma konun "statistical signal processing" ben dersi drop etmiştim, geçmiş verilere bakarak geleceği öngörmek için gerekli filtreleri, algoritmaları bulabilirsin. Eve geçince bulabilirsem direkt kitap adı vereyim, matlab kodlarına kadar vardı kitapta.
(https://www.mathworks.com/help/examples/vision/win64/kalmanFilterForTracking_02.png)
Buna benzer bir durumda kullanilabiliyor.
(https://www.mathworks.com/help/examples/vision/win64/kalmanFilterForTracking_03.png)
Burada sistemin konfigurasyonu cok onemli acikcasi ben uyguladigim modellerde bu kadar net sonuclar alamadim ama bu benim sorunu analitik hale getirip cozemeyip biraz deneme yanilma yapmamdan kaynaklaniyor olabilir.
Dikkat ederseniz yukaridaki ornekde sadece pozisyon degil yavaslamada tahminlenebilmis gibi gorunuyor.
muhittin hocam, kalman filtresi tavsiye edilmiş fakat sizin verdiğiniz örneğe dayanarak aklıma gelen "onlie system identification" parametre belirleme algoritmaları var. İşinize yarayabilir, iyi çalışmalar.
Machine learning
TensorFlow, Keras.io veya PyTorch üzerinden LSTM, RNN veya GRU algoritması kullanılabilir.
Kalman filtresi kullanılabilir.